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索引（Index）是用于标识和访问 DataFrame 或 Series 中数据的标签
索引可以看作是数据的标识符或行号，它提供了数据的唯一标识和定位方式
索引不仅提供了数据的定位和访问方式，还支持数据的排序、筛选、分组、重塑等操作
通过合理使用索引，可以提高数据操作和分析的效率和灵活性
所有的数据框默认都已经使用从 0 开始的自然数索引，因此这里的"建立”索引指的是自定义索引
xxxxxxxxxxdf = pd.DataFrame({ 'varl' : 1.0, 'var2' : [1,2,3,4], 'var3' : ['test', 'python','test', 'hello'] , 'var4' : 'cons' }, index = [0,1,2,3] )使用现有的列
xxxxxxxxxxdf = pd.read_csv ("filename", index_col="column”)使用复合列
xxxxxxxxxxdf = pd.read_csv ("filename", index_col=[0,1..])实时学习反馈
1. Pandas中新建数据框时建立索引，下划线处需要填写的代码是_____。
xxxxxxxxxxdf = pd.DataFrame( {'varl' : 1.0, ' var2' : [1,2,3,4], 'var3' : ['test', 'python','test', 'hello'] , 'var4' : 'cons'} , _____ = [0,1,2,3] )A indexs
B index
2. Pandas中读入数据时建立索引，下划线处需要填写的代码是_____:
xxxxxxxxxxdf = pd.read_csv ("filename", ________)A index="column”
B index_col="column”
答案
1=>B 2=>B